根据一项新的研究，通过使用人工智能分析患者的脑电活动记录，可以更快更容易地发现不同形式的痴呆症。
来自萨里大学和纽卡斯尔大学的科学家研究表明，有可能使用脑电图（EEG）作为一种低成本的诊断工具，帮助临床医生识别不同形式的痴呆症，包括路易体、阿尔茨海默症和帕金森氏症。
萨里大学这项研究的资深研究者Roman Bauer博士说：
“我们的研究表明，使用人工智能分析脑电图数据作为诊断工具来识别痴呆症可能会改变许多人的生活。我们已经证实，通过结合从患者睁眼和闭眼时捕获的大脑活动，我们的机器学习算法可以准确地检测出不同形式的痴呆症，包括路易体痴呆症，这种痴呆症通常只能在死后才会被发现。因此，我们相信我们的方法可以让人们更快地得到诊断和治疗。
“我们项目的下一步显然是为这项极具前景的技术寻求临床试验支持。”
在这项研究中，研究人员使用了40名70多岁的痴呆症患者的脑电图数据(睁眼和闭眼数据)。此外，该研究还使用了15名健康对照受试者。
根据世界卫生组织的数据，全球有5500万人患有痴呆症。然而，研究表明，有超过25%的痴呆症病例在死后被发现患有路易体痴呆症。这表明在当前数据中该特定类型痴呆症的表征不足。
这项研究成果已在《阿尔兹海默症研究与治疗》（Alzheimer’s Research & Therapy）杂志发表。
对该技术有兴趣的读者请联系萨里大学创新与产业化中心运营主管邓萍博士
p.deng@surrey.ac.uk
